Algorithmic management and organizational outcomes: the case of Azerbaijan
Özet
As we know, the world is moving towards computer-based management and the wide use of Artificial Intelligence. The role of algorithms is substantial; however, it does not mean that companies should be fully dependent on computerized style of management. The main goal of the dissertation is to understand how and why some organizations are utilizing algorithms in management process. The aims of this thesis also
include the definition of Algorithmic Management and its effect on management, as well as analysis of what algorithm is, what is the biography of algorithm, its history, areas of application, types of algorithms, their bright and dark sides, etc. The method of research is considered to be Qualitative with the applying of the combination of convenience sampling and purposive sampling techniques. Data is collected with the usage of
interviews. With this methodology, we gathered information about the experience of several organizations. There are a few places where concrete steps were outlined for enhancing the state of the workplace, the workers, and the management system itself. Algorithms are employed to manage relationships between human workers in both online and offline work contexts, taking on jobs that human managers once performed.
According to the research's findings, algorithms are typically required to track employees, periodically review their activities, and enhance working processes by removing manually performed personnel as a result of the algorithmic integration of new technologies. Bilindiği üzere dünya bilgisayar tabanlı yönetime ve yapay zekânın yaygın kullanımına doğru ilerlemektedir. Algoritmaların şirketler üzerindeki rolü büyüktür; ancak bu, şirketlerin tamamen bilgisayarlı yönetim tarzına bağımlı olması gerektiği anlamına gelmez. Tezin temel amacı, bazı işletmelerin yönetim sürecinde algoritmaları nasıl ve neden kullandıklarını anlamaktır. Ayırca algoritmik yönetimin tanımı ve yönetime etkisinin yanı sıra algoritmanın ne olduğu, biyografisi, tarihçesi, uygulama alanları, türleri, iyi ve kötü yanları da ele alınacaktır. Tezde, nitel araştırma yöntemi kullanılmıştır. Örnekleme yöntemi olarak kolayda ve amaçlı örnekleme teknikleri kullanılmıştır. Çalışmada veriler görüşmelerden elde edilmiştir. Bu doğrultuda çeşitli kuruluşların uygulamaları hakkında veriler elde edilmiştir. İşyerinin, çalışanların ve yönetim sisteminin durumunun iyileştirilmesine yönelik somut adımların ana hatlarıyla belirtilmiştir. Algoritmalar, daha önce kişiler tarafından gerçekleştirilen, çalışan ilişkilerini hem çevrimiçi hem de çevrimdışı çalışma alanlarında yönetmek için kullanılmaktadır. Araştırmanın bulgularına göre, yeni teknolojilerin algoritmik entegrasyonu sonucunda genellikle çalışanları takip etmek, faaliyetlerini periyodik olarak gözden geçirmek ve manuel olarak gerçekleştirilen personeli ortadan kaldırarak çalışma süreçlerini geliştirmek için ihtiyaç duyulmaktadır.
İlgili Öğeler
Başlık, yazar, küratör ve konuya göre gösterilen ilgili öğeler.
-
Heuristic modelling of traffic accident characteristics
Tercan, Emre; Beşdok, Erkan; Tapkın, Serkan (Taylor & Francis, 2020)Due to the complex structure of observation based traffic accident data and the absence of an analytic model to define their characteristics, different models are required. Accident characteristics have been modeled for ... -
Optimizing bus lines using genetic algorithm for public transportation
Batuhan, Bulut; Günay, Melih; Özgün, Kamer; Ledet, Joseph (The 6th International Conference on Smart City Applications, 2021)Due to increasing human population, the need for quality public transportation has also increased. This study takes stop density, stop layout, and passenger population of those stops into consideration to offer a better ... -
Estimations of level density parameters by using artificial neural network for phenomenological level density models
Özdoğan, Hasan; Üncü, Yiğit Ali; Şekerci, Mert; Kaplan, Abdullah (Applied Radiation and Isotopes, 2021)The main aim of this study is to develop accurate artificial neural network (ANN) algorithms to estimate level density parameters. An efficient Bayesian-based algorithm is presented for classification algorithms. Unknown ...